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[目的/意义]挖掘和组织先秦典籍中的植物知识,构建先秦典籍植物知识图谱,对认识我国古代人民社会和生活状态等具有重要意义。[方法/过程]对先秦典籍中植物词进行详尽标注与计量分析;基于条件随机场(CRF)和多种深度学习模型构建古汉语植物命名实体识别模型,比较分析各模型性能以确定最优模型;设计面向知识图谱的古汉语植物知识组织模式。[结果/结论]基于古汉语预训练语言模型SikuRoBERTa构建的古汉语植物命名实体识别模型性能最优,调和平均值达85.44%,为基于实体的植物知识挖掘提供了有效方法;所构建的先秦典籍植物知识图谱可实现对先秦典籍中植物实体及其关联知识的聚合与可视化呈现。 相似文献
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[目的/意义]文章旨在探究将不同语义知识融入机器翻译模型能否增强机器翻译的效果以及何种语义知识的作用更为显著,以助力机器翻译研究与中华优秀传统文化的传承与传播。[方法/过程]研究选取了30万对精加工的《二十四史》“古代汉语-现代汉语”平行语料作为实验数据,基于神经机器翻译OpenNMT模型,通过三种不同的特征融合方法,将词边界知识、词性知识、实体知识和依存句法知识分别融入机器翻译模型的训练过程中。[结果/结论]不同语义知识与模型的融合对典籍翻译效果有不同的影响,词边界知识、词性知识、实体知识对机器翻译任务有一定的贡献且实体知识的贡献最大,依存句法知识无明显作用。 相似文献
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